白勻_道場主 謝謝回饋及留言. 我是把各種 AI 工具當成不同技能的助理來使用,因此沒有把 AI 當成取代所有工作。我非常愛用 NotebookLM,也覺得越來越好用。
雖然 NotebookLM 的迅速大量讀取資料後立即生成摘要與內容整理的確大大提升效率,但面對專業或結構複雜的領域,NotebookLM可能會出現理解錯誤、過度簡化或忽略關鍵背景資訊的情況,所以仍需要人工介入不管是校對與修正或者報告方向的修飾。
1) 內容理解的局限性:NotebookLM 可用於整理醫學文獻,但醫學領域的資訊需要精確解讀。
舉例:分析報告顯示「該臨床試驗發現,在 60 歲以上的患者中,使用 A 藥物的組別,與使用 B 藥物的組別相比,心血管併發症發生率下降了 15%。然而在 40-59 歲患者中,該趨勢不顯著。」
AI 可能只使用餵進去不夠全面的資料而出現理解錯誤:「A 藥物能降低心血管併發症的風險。」
而問題在於 AI 忽略了年齡因素,將結論過度簡化。也可能影響準確性,因為輸入資料的品質,在分析的結果和提供的答案受到上傳資料的品質和相關性影響。尤其是輸入的資料本身存在涵蓋不足、錯誤或偏頗。
2) 創造性有限:NotebookLM 的主要功能是基於現有資料進行分析和提取,我自己使用上覺得在產生全新的創意或見解方面還不太行。
3) 缺乏筆記編輯和管理功能及進階知識組織和連結功能:相較於一些專門的筆記軟體,NotebookLM 的筆記編輯功能較為簡單,例如無法進行複雜的格式排版、缺乏完善的標籤和分類系統; 或相較於一些強調知識圖譜、雙向連結等概念的知識管理工具,NotebookLM 在這些部分較薄弱。